論文の概要: Land Cover Segmentation with Sparse Annotations from Sentinel-2 Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16252v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 14:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 13:56:08.305315
• Title: Land Cover Segmentation with Sparse Annotations from Sentinel-2 Imagery
• Title（参考訳）: センチネル2画像からの疎アノテーションによる土地被覆区分
• Authors: Marco Galatola, Edoardo Arnaudo, Luca Barco, Claudio Rossi, Fabrizio Dominici
• Abstract要約: 土地被覆(LC)セグメンテーションは, 環境分析や自然災害管理など, 様々な分野で重要な役割を担っている。 本稿では,LCセグメンテーションに関わる課題に,スパースアノテーションとドメイン適応手法を用いて対処する,燃料マップ記述のためのフレームワークSPADAを紹介する。 LUCASやUrban Atlasといった信頼性の高い地上事実を用いた性能評価は、この手法の有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31498833540989407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Land cover (LC) segmentation plays a critical role in various applications, including environmental analysis and natural disaster management. However, generating accurate LC maps is a complex and time-consuming task that requires the expertise of multiple annotators and regular updates to account for environmental changes. In this work, we introduce SPADA, a framework for fuel map delineation that addresses the challenges associated with LC segmentation using sparse annotations and domain adaptation techniques for semantic segmentation. Performance evaluations using reliable ground truths, such as LUCAS and Urban Atlas, demonstrate the technique's effectiveness. SPADA outperforms state-of-the-art semantic segmentation approaches as well as third-party products, achieving a mean Intersection over Union (IoU) score of 42.86 and an F1 score of 67.93 on Urban Atlas and LUCAS, respectively.
• Abstract（参考訳）: 土地被覆(LC)セグメンテーションは, 環境分析や自然災害管理など, 様々な分野で重要な役割を担っている。 しかし、正確なLCマップの生成は複雑で時間を要する作業であり、環境変化を考慮して複数のアノテータの専門知識と定期的な更新が必要である。 本研究では,LCセグメンテーションに関連する課題に,スパースアノテーションとドメイン適応手法を用いて対処する,燃料マップ記述のためのフレームワークSPADAを紹介する。 LUCASやUrban Atlasといった信頼性の高い地上事実を用いた性能評価は、この手法の有効性を示している。 SPADAは最先端のセマンティックセグメンテーションアプローチやサードパーティ製品よりも優れており、平均IoUスコアは42.86、F1スコアは67.93である。

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